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機器學習在數據分析中的應用:5個經典案例解析: 2024-08-31; 在當今的數據驅動時代，機器學習已經成為各行業數據分析的重要工具。其廣泛應用不僅提升了工作效率，還在多種場景中展現了卓越的智能化潛力。今天，我將通過五個經典案例，詳細解析機器學習在金融、醫療、零售 ...

如何中和數據分析結果中的誤差和噪音？: 2024-04-19; 在當今數據驅動的世界中，數據分析扮演著至關重要的角色。然而，任何數據分析過程都可能受到誤差和噪音的影響。誤差可能來自于數據收集、處理或分析的不完善性，而噪音則是指不相關或隨機的干擾信號。本文將探討一 ...

12個案例玩轉機器學習【CDA三級認證考試往期實操項目原題】: 2024-08-14; 傳統模型評估方法與利潤最大化評估方法增益圖與利潤圖目標類別不平衡的問題目標類別不平衡的處理方式傳統監督學習方法與非監督學習 ...

數據挖掘中常用的算法有哪些？: 2023-07-14; 數據挖掘是一種通過發現模式、關聯和趨勢來提取有價值信息的過程。在數據挖掘中，存在許多常用的算法，用于處理和分析各種類型的數據。以下是一些在數據挖掘中常用的算法。決策樹：決策樹是一種基于樹狀結構的分 ...

如何評估數據競賽模型的性能？: 2023-07-05; 評估數據競賽模型的性能是確保其在問題域中表現良好的重要步驟。在本文中，我們將介紹一些常見的方法和指標，用于評估數據競賽模型的性能。首先，對于分類問題，一種常見的評估指標是準確率（accuracy）。準確率衡 ...

數據分析之數據挖掘入門指南: 2022-10-25; 數據分析探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。常用的第三方庫 ...

數據分析師之數據挖掘入門: 2022-10-19; 數據分析探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。常用的第三方庫 ...

數據挖掘的客戶知識管理模型研: 2018-04-04; 數據挖掘的客戶知識管理模型研隨著經濟全球化和科技信息技術的快速發展。世界進入了一個嶄新的知識經濟時代。企業所處的競爭環境發生了深刻的變化，原有的市場開始衰落、競爭對手成倍增長、新技術突飛猛進、產 ...

如何解決機器學習中數據不平衡問題: 2017-07-09; 如何解決機器學習中數據不平衡問題這幾年來，機器學習和數據挖掘非?；馃?，它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界，而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖 ...

大數據驅動下的微博社會化推薦: 2016-11-23; 大數據驅動下的微博社會化推薦不同于搜索，“推薦”通常不是獨立的互聯網產品，而是互聯網產品的核心組件，為該產品的核心目標服務，比如電商網站的推薦是為了達成更多商品交易。微博推薦同樣如此，其存在價 ...

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